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基于NSCT的乳腺X线微钙化增强算法-MATLAB实现

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简介：
本研究提出了一种基于非下采样剪切波变换（NSCT）的乳腺X线图像中微钙化点增强的新算法，并通过MATLAB软件实现了该方法。 文件包括：procesaM.m、procesaM.fig 和 3 个带有微钙化的图像。工作需要先安装 NSCT 工具箱，在 MATLAB Central 上可以找到该工具箱。主函数位于 procesaM.m 文件中，可以直接粘贴到其他代码中使用。

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  • 基于NSCT的乳腺X线微钙化增强算法-MATLAB实现
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  • 基于二进制小波和偏微分方程的乳腺X线图像增强
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    本项目利用MATLAB开发了一套针对乳腺X光影像的计算机辅助诊断(CAD)系统，通过灰度处理和伪彩色技术提高对乳腺肿块的识别精度。 本段落介绍了一种通过伪彩色处理乳房X线照片，并利用MaskR-CNN进行全自动计算机辅助质量检测与分割的方法。该方法首先采用多尺度形态筛分法（MMS）将常规灰度的乳腺X光影像转换为伪彩色图像，以增强类似病灶模式在指定大小范围内的显示效果。 具体而言，在MMS中使用了两个比例尺，并生成两幅输出图像。接着，这两张图与原灰度乳房X线照片合并成一个RGB伪彩色图片。这样处理后，病变区域的图案会在新形成的伪彩色图像上显示出更好的颜色对比度（黑线表示注释，青色线条则代表通过该方法得出的分割结果）。随后将生成的伪彩色影像作为MaskR-CNN模型的输入数据。 经过训练后的MaskR-CNN能够同时识别和分割乳腺肿块。实验表明，在使用伪彩色X光照片的情况下，相较于直接应用常规灰度图像，这种方法可以显著提升MaskR-CNN在检测与分割任务中的性能表现。 该方法包含三个主要步骤：预处理、生成伪彩色图及后续操作。
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  • 基于KNN算法的乳腺癌诊断方法
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  • 基于MATLAB的图像对比度增强算法实现
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    本研究利用MATLAB开发了一种有效的图像对比度增强算法，旨在提升图像细节可见性。通过实验验证了算法的有效性和优越性。 用MATLAB实现图像对比度增强算法的源代码非常实用。
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